一种基于随机森林算法的毫米波云雷达非云回波滤除方法

本发明属于非云回波滤除技术领域，提供了一种基于随机森林算法的毫米波云雷达非云回波滤除方法，包括：待分类雷达基数据收集、时空纹理和垂直梯度计算、待分类特征向量构建以及随机森林分类模型分类；随机森林分类模型的训练过程包括：数据整合和分组、数据标记、标签数量统计、回波类型确定、训练数据集提取、模型训练以及模型验证。本发明通过提取垂直梯度、时空纹理等数据，丰富了模型训练数据量，提高了模型准确率；通过将相邻4个距离库的反射率因子与正常云回波数据进行融合，提高了模型对区域特性差异的区分能力；通过正常云回波训练数据集和非云回波训练数据集，解决了传统方法依赖雷达功率谱数据的缺陷，提高了模型的扩展性和复制性。